recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

查看更多 →

recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

查看更多 →

标准 CS V格式，点与其label之间以英文逗号分隔，各点与其label对之间以换行符“\n”分隔，点与sample中点相对应，例如：“1,BP\n2,FBP\n3,CP”。 directed 否 是否考虑图的方向 Boolean true或false,默认true。 n 否 限制寻找的子图的个数的上限

查看更多 →

Jul 2015 03:56:41 GMT Authorization: OBS H4IPJX0TQTHTHEBQQCEC:mKUs/uIPb8BP0ZhvMd4wEy+EbiI= 响应示例 1 2 3 4 5 HTTP/1.1 204 No Content Server: OBS x-obs-request-id:

查看更多 →

"name": "合作伙伴的华为云账户" } } } } 图1 获取合作伙伴华为云账户Token 调用IAM接口“通过assume_role方式获取用户token”获取合作伙伴客户的华为云账户Token。 请求He

查看更多 →

output_port_1 output为字典类型，output_port_1为pyspark中的DataFrame类型对象，为arima模型预测的结果。 参数说明 表3 参数 是否必选 描述 默认值 seq_col_name 是 时序列。仅用来对valueColName排序。 无

查看更多 →

。 解决办法：检查ACL规则。 GAUSS-03144: "dependent privileges exist" SQLSTATE: 2BP01 错误原因：删除权限时，存在依赖权限。 解决办法：使用cascade关键字级联删除。 GAUSS-03146: "aclinsert is

查看更多 →

创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

查看更多 →

recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

查看更多 →

按ID查询BPM对象 功能介绍 按bpm_id查询BPM对象。 URI GET AstroZero 域名 /u-route/baas/bp/v2.0/metadata/definitions/{bpm_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 bpm_id 是 String

查看更多 →

可选，用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用。 ├── resnet-50-symbol.json 必选，模型定义文件，包含模型的神经网络描述， ├── resnet-50-0000.params 必选，模型变量参数文件，包含参数和权重信息。 ├──customize_service

查看更多 →

getData(); context.$bp.submitTask({ LoanRequest: data }); BPM相关（原子级） context.$bp和context.$bpm的区别在于后者保证了操作的原子性。例如，调用context.$bp.submitTask (var

查看更多 →

'%s' cannot be dropped because some objects depend on it" SQLSTATE: 2BP01 错误原因：DROP ROLE失败，存在依赖当前用户的对象。 解决办法：消除依赖后重新尝试。 GAUSS-00616: "session

查看更多 →

离散值评估结果包含指标说明 参数 说明 召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

查看更多 →

呼入 2 KE11_CALL VMS呼叫（获取语音信息） 呼出 3 KE15_CALL VMS呼叫（删除语音信息） 呼出 4 BP_CALL VMS呼叫（向BP发送信息） 呼出 5 SP_CALL_LONG 长途呼入呼叫 呼入 6 INTER_CALL 内部呼叫 内部呼叫是指一个业务

查看更多 →

呼入 2 KE11_CALL VMS呼叫（获取语音信息） 呼出 3 KE15_CALL VMS呼叫（删除语音信息） 呼出 4 BP_CALL VMS呼叫（向BP发送信息） 呼出 5 SP_CALL_LONG 长途呼入呼叫 呼入 6 INTER_CALL 内部呼叫 内部呼叫是指一个业务

查看更多 →

"Invalid command received" SQLSTATE: XX000 错误原因：从前端或者标准输入中输入了无效的命令，‘b’打头的，非bP、bX和bE。 解决办法：输入正确的命令。 GAUSS-04242: "cannot execute %s in a read-only transaction"

查看更多 →

型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景进行智能检测。通过SVM、随机森林、神经网络等算法实现对隧道域名、DGA域名以及异常行为的智能检测。 AI引擎检测保持模型对真实数据的学习，保证数据对模型的反复验证和人工审查，精准

查看更多 →

字虚拟人、虚拟数字人等。数字人的核心技术主要包括计算机视觉、计算机图形学、动作捕捉和驱动、图像渲染和人工智能等。 服务型数字人：利用深度神经网络进行图像合成、高度拟真的虚拟人。 具备如下特点： 2D模型，通过拍摄真人视频训练生成 无表情&骨骼数据 只能由AI驱动 使用既定表情&动作

查看更多 →

可选，用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用。 ├── resnet-50-symbol.json 必选，模型定义文件，包含模型的神经网络描述， ├── resnet-50-0000.params 必选，模型变量参数文件，包含参数和权重信息。 ├──customize_service

查看更多 →

置的知识库进行自动优化，以提升模型的运行效率。 自动高性能算子生成工具AKG AKG(Auto Kernel Generator)对深度神经网络中的算子进行优化，并提供特定模式下的算子自动融合功能。提升在昇腾硬件后端上运行网络的性能。 AKG由三个基本的优化模块组成：规范化、自动调度和后端优化。

查看更多 →